Rozkład średniej ruchomej

Krzywa dzwonowa ŁUKANIE Krzywa Bell Bell jest ogólnym terminem używanym do opisania graficznego obrazu normalnego rozkładu prawdopodobieństwa. Normalne rozkłady prawdopodobieństwa leżące u podstaw odchyleń standardowych od mediany lub od najwyższego punktu na krzywej, dają mu kształt zakrzywionego dzwonu. Odchylenie standardowe jest miarą używaną do określenia zmienności dyspersji danych w zbiorze wartości. Średnia jest średnią wszystkich punktów danych w zbiorze danych lub sekwencji. Odchylenia standardowe są obliczane po obliczeniu średniej i stanowią procent wszystkich zebranych danych. Na przykład, jeśli seria 100 wyników testu jest zbierana i używana w normalnym rozkładzie prawdopodobieństwa, 68 ze 100 wyników testu powinno mieścić się w granicach jednego standardowego odchylenia powyżej lub poniżej średniej. Przeniesienie dwóch odchyleń standardowych od średniej powinno obejmować 95 ze 100 zebranych wyników testu, a przesunięcie trzech standardowych odchyleń od średniej powinno stanowić 99,7 ze 100 wyników testu. Wszelkie wyniki testu, które są ekstremalnymi wartościami odstającymi, takie jak wynik 100 lub 0, byłyby uważane za długie punkty danych i leżały poza trzema odchyleniami standardowymi. Korzystanie z dystrybucji danych w finansach Analitycy finansowi i inwestorzy często wykorzystują normalny rozkład prawdopodobieństwa podczas analizowania zwrotów papierów wartościowych lub ogólnej wrażliwości rynku. Standardowe odchylenia, które obrazują zwroty papierów wartościowych, są znane w świecie finansów jako wahania. Na przykład akcje, które wyświetlają krzywą dzwonową, są zwykle zasobami blue chip i mają niższą i przewidywalną zmienność. Inwestorzy wykorzystują normalny rozkład prawdopodobieństwa stanu zapasów w przeszłości, aby przyjąć założenia dotyczące oczekiwanych przyszłych zysków. Jednak akcje i inne papiery wartościowe mają czasami nietypowe rozkłady, co oznacza, że ​​nie wyglądają one jak krzywa dzwonowa. Rozkłady niestandardowe mają grubsze ogony niż normalny rozkład prawdopodobieństwa. Jeśli grubszy ogon jest ujemny, jest to sygnał dla inwestorów, że istnieje większe prawdopodobieństwo ujemnych zwrotów i odwrotnie. Pozytywnie wypaczone ogony tłuszczu mogą być oznaką nienormalnych przyszłych powrotów. Naukowiec i inżynier Przewodnik po cyfrowym przetwarzaniu sygnału Autor: Steven W. Smith, Ph. D. Rozdział 2: Statystyka, prawdopodobieństwo i hałas Normalne sygnały dystrybucyjne powstające w wyniku procesów losowych zwykle mają kształt dzwonka w formacie pdf. Nazywa się to rozkładem normalnym, rozkładem Gaussa lub Gaussiem, po wielkim niemieckim matematyku, Karla Friedricha Gaussa (1777-1855). Powód, dla którego ta krzywa występuje tak często w przyrodzie, zostanie wkrótce omówiony w powiązaniu z cyfrowym generowaniem hałasu. Podstawowy kształt krzywej jest generowany z wykładnika o ujemnym kwadraturze: Ta nieprzetworzona krzywa może zostać przekształcona w kompletny Gaussian przez dodanie regulowanej średniej. i odchylenie standardowe, sigma. Ponadto równanie musi być znormalizowane, aby całkowita powierzchnia pod krzywą była równa jednemu, wymaganiu wszystkich funkcji rozkładu prawdopodobieństwa. Powoduje to ogólną formę rozkładu normalnego, jednego z najważniejszych relacji w statystyce i prawdopodobieństwie: Rysunek 2-8 pokazuje kilka przykładów krzywych Gaussa z różnymi środkami i odchyleniami standardowymi. Średnia centruje krzywą nad określoną wartością, podczas gdy odchylenie standardowe kontroluje szerokość kształtu dzwonka. Ciekawą cechą Gaussa jest to, że ogony opadają bardzo szybko w kierunku zera, znacznie szybciej niż przy innych typowych funkcjach, takich jak zanikające wykładniki lub 1x. Na przykład, przy dwóch, czterech i sześciu standardowych odchyleniach od średniej, wartość krzywej Gaussa spadła odpowiednio do około 119, 17563 i 1166,666,666. Dlatego wydaje się, że sygnały normalnie rozproszone, takie jak przedstawione na Fig. 2-6c, mają przybliżoną wartość od szczytu do piku. Zasadniczo sygnały tego typu mogą doświadczać skoków o nieograniczonej amplitudzie. W praktyce ostry spadek Gaussian pdf nakazuje, że te skrajności prawie nigdy nie występują. Powoduje to, że kształt fali ma stosunkowo ograniczony wygląd z pozorną amplitudą pików szczytowych około 6-8 μg. Jak pokazano wcześniej, integralna część pliku pdf służy do znalezienia prawdopodobieństwa, że ​​sygnał znajdzie się w pewnym zakresie wartości. Dzięki temu integralna część pliku PDF jest na tyle ważna, że ​​otrzymuje własną nazwę - skumulowaną funkcję dystrybucji (cdf). Szczególnie nieprzyjemny problem z Gaussiem polega na tym, że nie można go zintegrować za pomocą metod elementarnych. Aby to obejść, całkę Gaussa można obliczyć na podstawie całkowania numerycznego. Wymaga to bardzo dokładnego próbkowania ciągłej krzywej Gaussa, powiedzmy, kilku milionów punktów między -10sigma a 10sigma. Próbki w tym dyskretnym sygnale są następnie dodawane w celu symulacji integracji. Dyskretna krzywa wynikająca z tej symulowanej integracji jest następnie przechowywana w tabeli do wykorzystania w obliczaniu prawdopodobieństw. Cdf rozkładu normalnego pokazano na rys. 2-9, a jego wartości liczbowe podano w tabeli 2-5. Ponieważ ta krzywa jest używana tak często z prawdopodobieństwem, otrzymuje swój własny symbol: Phi (x) (wielkie litery greckie phi). Na przykład Phi (-2) ma wartość 0.0228. Wskazuje to, że istnieje 2.28 prawdopodobieństwo, że wartość sygnału będzie pomiędzy - infin i dwoma odchyleniami standardowymi poniżej średniej, w dowolnym losowo wybranym czasie. Podobnie, wartość: Phi (1) 0,8413, oznacza, że ​​istnieje 84,13 szansa, że ​​wartość sygnału w losowo wybranej chwili będzie między - infin i jednym odchyleniem standardowym powyżej średniej. Aby obliczyć prawdopodobieństwo, że sygnał będzie między dwoma wartościami, konieczne jest odjęcie odpowiednich liczb znajdujących się w tabeli Phi (x). Na przykład prawdopodobieństwo, że wartość sygnału, w pewnym losowo wybranym czasie, będzie pomiędzy dwoma odchyleniami standardowymi poniżej średniej i jednym odchyleniem standardowym powyżej średniej, podaje: Phi (1) - Phi (-2) 0,8185 lub 81,85. Przy użyciu tej metody próbki pobrane z sygnału o normalnej dystrybucji będą znajdować się w granicach 1 μgma średniej w ciągu około 68 czasu. Będą w ciągu 2 sekundy około 95 czasu, a w ciągu 3 sekund około 99,75 czasu. Prawdopodobieństwo, że sygnał przekracza 10 standardowych odchyleń od średniej, jest tak małe, że można by się spodziewać, że wystąpi tylko kilka mikrosekund od początku wszechświata, około 10 miliardów lat. Równanie 2-8 może być również użyte do wyrażenia prawdopodobieństwo funkcji masy normalnie dystrybuowanych sygnałów dyskretnych. W tym przypadku, x jest ograniczone do jednego ze skwantowanych poziomów, które może przyjąć sygnał, na przykład jednej z 4096 wartości binarnych wychodzących z 12-bitowego przetwornika analogowo-cyfrowego. Zignoruj ​​1 radiczny 2-sigmowy termin sigma, służy tylko do tego, aby całkowita powierzchnia pod krzywą pdf była równa jednemu. Zamiast tego musisz zawrzeć dowolny termin, aby suma wszystkich wartości w pmf była równa sumie jednego. W większości przypadków odbywa się to poprzez wygenerowanie krzywej bez martwienia się o normalizację, zsumowanie wszystkich niezormowanych wartości, a następnie podzielenie wszystkich wartości przez sumę. Średnie zakresy True Range (ATR) - True True Range zostały wprowadzone przez J. Wellesa. Wilder w swojej książce z 1978 r. Nowe koncepcje w technicznych systemach handlu. ATR wyjaśniono bardziej szczegółowo w Średnim zakresie rzeczywistym. Wilder opracował następujące po trendach zmienności lotności oparte na średnim zakresie rzeczywistym, który następnie przekształcił się w punktach końcowych o średniej długości linii. ale mają one dwie główne słabości: Zatrzymania przesuwają się w dół podczas trendu wzrostowego, jeśli Średni zakres rzeczywisty rozszerza się. Nie podoba mi się to: postoje powinny poruszać się tylko w kierunku trendu. Mechanizm Stop-and-Reverse zakłada przejście do pozycji krótkiej po zatrzymaniu się z pozycji długiej i odwrotnie. Zbyt często inwestorzy są zatrzymywani wcześniej, gdy podążają za trendem i chcą ponownie wejść w tym samym kierunku co poprzedni handel. Średnie pasma True Range odnoszą się do obu tych słabości. Zatrzymania poruszają się tylko w kierunku trendu i nie zakładają, że trend odwrócił się, gdy cena przekroczyła poziom zatrzymania. Sygnały są używane do wyjść: Wyjdź z pozycji długiej, gdy cena przekracza dolną średnią pasmo zakresu rzeczywistego. Wyjdź z krótkiej pozycji, gdy cena przekroczy górną średnią pasmo zakresu rzeczywistego. Choć niekonwencjonalne, pasma mogą być używane do sygnalizowania wpisów, gdy są używane w połączeniu z filtrem trendów. Krzyż przeciwnego pasma może również służyć jako sygnał do ochrony twoich zysków. Indeks zniżek RJ CRB Commodities Index pod koniec 2008 r. Jest wyświetlany ze średnimi pasmami rzeczywistych zakresów (21 dni, 3xATR, cena zamknięcia) i 63-dniową wykładniczą średnią kroczącą wykorzystywaną jako filtr trendów. Mysz nad podpisami wykresów, aby wyświetlać sygnały transakcyjne. Odchodzisz krótko S, gdy cena zamyka się poniżej 63-dniowej średniej kroczącej wykładniczej i dolnego pasma Wyjście X, gdy cena zamyka się powyżej górnego pasma Go short S, gdy cena zamyka się poniżej dolnego pasma Wyjdź X, gdy cena zamyka się powyżej górnego pasma Go short S, kiedy cena zamyka się poniżej dolnego pasma Wyjście X, gdy cena zamyka się powyżej górnego progu. Nie są przyjmowane długie pozycje, gdy cena jest niższa niż 63-dniowa średnia krocząca, ani krótkie pozycje powyżej 63-dniowej średniej kroczącej. Dostępne są dwie opcje: Cena zamknięcia: Zespoły ATR są przedstawione wokół ceny zamknięcia. HighLow: Zespoły są kreślone w związku z wysokimi i niskimi cenami, takimi jak wyjścia żyrandolowe. Domyślny okres czasu ATR wynosi 21 dni, a wielokrotność to 3 x ATR. Normalny zakres wynosi 2, dla bardzo krótkich, do 5 dla transakcji długoterminowych. Mnożniki poniżej 3 są podatne na baty. Zobacz Panel wskaźników, aby dowiedzieć się, jak ustawić wskaźnik.